HISTORIA GIS –NA ŚWIECIE

•lata 60.–początki-1962–Kanada–Canada Land Inventory (Roger Tomlinson) –rozpoczyna prace nad Canada Geographic Information System (CGIS) dla potrzeb zarządzania środowiskiem naturalnym z wykorzystaniem analiz przestrzennych;-1965–USA–Harvard University (Howard T. Fischer) –rozpoczęto szeroko zakrojoną współpracę pomiędzy planistami, geografami, kartografami, matematykami, informatykami, artystami i wieloma innymi osobami zajmującymi się tematyką mapowania, analiz przestrzennych i wszystkim tym, co obecnie nazywa się GISem;-1969–USA–utworzenie (w Redlands, Kalifornia) Instytutu Badań Systemów Środowiskowych (Environmental Systems Research Institute – ESRI).

•lata 80.-prace badawczo-rozwojowe w trzech ośrodkach:

-Harwardzkie Laboratorium Grafiki Komputerowej i Analizy Przestrzennej(Harvard Laboratoryfor Computer Graphicsand SpatialAnalysis–1967; –1968),

-Instytut Technologii w Massachusetts(Massachusetts Institute of Technology),

-Instytut Badań Systemów Środowiskowych w Kalifornii(Environmental System Research Institute – ESRI).

•1972-1973-powstały pierwsze projekty systemów informacji o terenie (TEREN), w kolejnych latach powstawały:

-koncepcja systemu o środowisku glebowym (BIGLEB),

-system rolniczo-przyrodniczej charakterystyki użytków rolnych (PROMEL),

-system inwentaryzacji obszarów zagrożonych imisjami na gruntach rolnych (SIZROL).

•lata 80. -System Informacji o Ukształtowaniu Środowiska Przyrodniczego (SINUS) -zbudowany przez Instytut Geodezji i Kartografii

•1993-Centralna Baza Danych o Środowisku (CBDŚ) -utworzona przez Centrum Informacji o Środowisku GRID Warszawa

•Projekt systemu informatycznego leśnictwa (SIL) –powstał w latach 70.przy współpracy Instytutu Badawczego Leśnictwa (Zakład Urządzania Lasu) i Akademii Rolniczej w Poznaniu (Katedra Urządzania Lasu). Początkowo przeznaczony dla urządzania lasu, po modyfikacji został wykorzystany w SILP(System Informatyczny Lasów Państwowych).

•SILP–system informatyczny Lasów Państwowych, wdrożony do nadleśnictw, korzystający z bazy danych urządzeniowych i oprogramowania TAKSACJA/TAKSATOR,

•SIP–system informacji przestrzennej oparty na geometrycznej bazie danych numerycznych, stopniowo wdrażany na poziomie nadleśnictw, parków narodowych i rezerwatów,

•SPO–system stałych powierzchni obserwacyjnych (monitoring biologiczny),

•SWI–system wielkoobszarowej inwentaryzacji stanu zdrowotnego i sanitarnego lasu,

•SMT–system monitoringu technicznego,

•hurtownia danych.

POCZĄTKI LEŚNEJ MAPY NUMERYCZNEJ

•Początek lat 90.–pierwsze eksperymenty –w Puszczy Białowieskiej (IBL), Nadleśnictwie Kozienice i Rudy Raciborskie oraz w Sudetach Zachodnich (Instytut Geodezji i Kartografii);

•1995–Nadleśnictwo Brzeziny –pierwsze w Polsce nadleśnictwo z funkcjonującym systemem informacji przestrzennej, łączącym SILP z geometryczną bazą danych (Katedra Urządzania Lasu i Geodezji Leśnej Wydziału Leśnego SGGW);

•1998–Nadleśnictwo Ujsoły, utworzono bazę geometryczną oraz (jeden z pierwszych w Polsce) numeryczny model terenu (Zakład Urządzania Lasu Instytutu Badawczego Leśnictwa).

TWORZENIE I WDRAŻANIE LEŚNEJ MAPY NUMERYCZNEJ

•1996 -powołanie w Dyrekcji Generalnej osobnej komórki d/s GIS;

•1998 -18 maja -zarządzenie nr 23Dyrektora Generalnego LP, w sprawie wstępnych założeń technicznych dla wykonawców leśnej mapy numerycznej oraz jej ewidencjonowania;

•1998 -28 czerwca -zarządzenie nr 60, w sprawie procedury zakładania ewidencyjnych map numerycznych w nadleśnictwach;

•1999 -14 czerwca -zarządzenie nr 58, w sprawie powołania Zespołu zadaniowego, d/s określenia potrzeb użytkowników SIP w LP na wszystkich szczeblach zarządzania;

•2000 -podjęcie prac nad systemem informacji przestrzennej dla poziomu dyrekcji regionalnej (eksperyment łódzki);

•2001 -23 sierpnia -zarządzenie nr 74, w sprawie zdefiniowania standardu leśnej mapy numerycznej dla poziomu nadleśnictwa oraz wdrażania systemu informacji przestrzennej w nadleśnictwach;

•2002 -15 lipca -zarządzenie nr 58, zmieniające zarządzenie 74;

•2003 -13 stycznia -zarządzenie nr 5, zmieniające zarządzenie 74;

•2004 -7 czerwca -zarządzenie nr 41/2004, zmieniające zarządzenie 74;

•2005-... standard LMN podlega ciągłym zmianom i doskonaleniu ...

10 marca 2010 –w Nadleśnictwie Celestynów została odebrana ostatnia leśna mapa numeryczna w Lasach Państwowych, kończąc tym samym proces budowania map numerycznych w PGL LP

System Informacji Geograficznej (ang. Geographical Information System) –system informacji przestrzennej dotyczący danych geograficznych.

Termin ten w liczbie mnogiej oznacza systemy informacji geograficznej, stosowany jest również jako nazwa dziedziny zajmującej się geoinformacją oraz metodami i technikami GIS.

Geomatyka, (ang. Geomatics) -dyscyplina naukowo-techniczna zajmująca się pozyskiwaniem, analizowaniem, interpretowaniem, upowszechnianiem i praktycznym stosowaniem geoinformacji.

Według Oxford EnglishDictionaryOnline(2004) geomatyka jest matematyką Ziemi, tj. nauką o pozyskiwaniu, analizie i interpretacji danych, zwłaszcza pomiarowych, które odnoszą się do powierzchni Ziemi.

System Informacji o Terenie -SIT (ang. Land InformationSystem -LIS) -system informacji przestrzennej dotyczący danych o terenie.

Informacje przestrzenne-to zbiór informacji o położeniu, własnościach geometrycznych i relacjach przestrzennych obiektów odniesionych do powierzchni Ziemi

Systemem Informacji Przestrzennej (SIP)-to system pozyskiwania, gromadzenia, archiwizowania, przetwarzania i udostępniania danych, w których zawarte są informacje przestrzenne i towarzyszące im informacje opisowe o obiektach przestrzennych [Miś i in., 2001]. Leśna mapa numeryczna (LMN)-system informacji przestrzennej utworzony dla potrzeb LP, wspomagający procesy decyzyjne, spójny wewnętrznie i otwarty na możliwość współpracy z innymi systemami oraz na modernizację wewnętrzną.

KRYTERIA PODZIAŁU SIP

obszaru:

• systemy obiektowe

• lokalne

• regionalne

• krajowe

• kontynentalne

• globalne

źródła informacji:

• pierwotne (np. kataster)

• wtórne (np. plan zagospodarowania

przestrzennego)

zakresu użytkowania:

• jeden użytkownik (np. nadleśnictwo)

• wielu użytkowników (np. RDLP)

struktury funkcjonowania:

• scentralizowane

• rozproszone

przeznaczenia:

• ewidencja

• kartografia (redakcja map)

• planowanie przestrzenne

• gospodarka terenami

• monitoring środowiska

STRUKTURA SIP

• Atrybut – najmniejsza jednostka systemu, opisująca warstwę

informacyjną.

• Warstwa informacyjna – zbiór jednolitych (najczęściej

geometrycznie) obiektów, opisywanych szeregiem atrybutów.

• Zbiór warstw informacyjnych – odwzorowanie dowolnej sytuacji

terenowej.

przykłady

Każdy obiekt występujący w terenie można opisać jako punkt,

linię, poligon lub bryłę, a także jako obiekt ciągły (powierzchnia

terenu, powierzchnie opisujące występowanie różnorodnych

zjawisk).

CHARAKTERYSTYCZNE OBSZARY ZASTOSOWAŃ SIP

Wspomaganie decyzji:

optymalna lokalizacja,

optymalna trasa,

najefektywniejsze wykorzystanie,

Gromadzenie i integracja danych przestrzennych:

przetworzenie różnych informacji do postaci cyfrowej i wspólnego układu

odniesienia,

inteligentne bazy danych przestrzennych (METABAZY i METADANE),

Analizy przestrzenne:

monitoring,

kontrola i planowanie,

prognozowanie,

symulacje zmian i możliwości.

MOŻLIWOŚCI ANALITYCZNE SIP

Jako przykład zastosowania analizy gisowskiej w zadaniach decyzyjnych można podać siedem rodzajów problemów w postaci pytań-haseł [Berry, 1992]:

1. czy można to pokazać w postaci mapy? (dotyczy problemów zastąpienia tradycyjnych sposobów sporządzania map techniką kartografii komputerowej);

2. gdzie się coś znajduje? (położenie w przestrzeni określonych obiektów i ich cech);

3. gdzie się coś zmieniło? (problem analiz i prezentacji kartograficznej zmian czasowych dowolnych elementów w przestrzeni objętej działaniem systemu);

4. jaka istnieje relacja? (wszystkie zagadnienia związane z porównywaniem pomiędzy dowolnymi fragmentami przestrzeni, a dotyczące np. odległości, spadków terenu, widoczności, różnorodności przyrodniczej);

5. gdzie to jest najlepsze? (pytania związane z procedurami wyszukiwania miejsc w przestrzeni, spełniających określone warunki);

6. co na to wpływa? (zagadnienia związane z wykorzystywaniem GIS, jako narzędzia do testowania hipotez o istnieniu związków pomiędzy elementami układów przyrodniczych);

7. co będzie jeżeli …? (pytania występujące często jako wstępne przy wyszukiwaniu miejsc spełniających określone warunki oraz modelowaniu systemowym, umożliwiając uwzględnienie szczególnych, nietypowych warunków).

Źródła danych

• Mapy analogowe

• Zdjęcia lotnicze

• Obrazy satelitarne

• Odwzorowania radarowe

• Skaning laserowy

• Pomiary geodezyjne (w tym GPS)

• Istniejące bazy danych opisowych

• Inne źródła

- mapy leśne opracowane i aktualizowane przez Biuro Urządzania Lasu i Geodezji Leśnej (mapy gospodarcze w skali 1 : 5 000, mapy przeglądowo gospodarcze w skali 1 : 10 000 i mapy przeglądowe w skali 1 : 20 000 lub 1 : 25 000), sporządzane dla poszczególnych obrębów leśnych i nadleśnictw,

- mapy geologiczne w skali 1 : 50 000, sporządzone na podkładzie

topograficznym dla 95% powierzchni kraju,

- mapy geomorfologiczne w skali 1 : 50 000, dotyczące form rzeźby terenu, dla

kilkunastu procent powierzchni kraju,

- mapy hydrograficzne w skali 1 : 50 000, wykonane dla około 25% Polski,

- mapy glebowo-rolnicze opracowane przez Instytut Upraw, Nawożenia i

Gleboznawstwa w Puławach, w skali 1 : 5 000 (typy genetyczne gleb, klasy bonitacyjne gleb, utwory powierzchniowe), 1 : 25 000 (efekt generalizacji map w skali 1 : 50 000), 1 : 100 000 i 1 : 300 000,

- mapa przeglądowa potencjalnej roślinności naturalnej Polski w skali1 : 300 000.

• Zdjęcia lotnicze (z niskiego lub wysokiego pułapu)

- panchromatyczne zdjęć lotniczych (początki),

- zdjęcia „czarno-białe” w podczerwieni,

- fotografia barwna:

- w barwach naturalnych (barwne odbitki z materiałów

fotograficznych negatywowych i diapozytywowych) ,

- w barwach umownych (np. filmy barwne - spektrostrefowe),

- fotografia cyfrowa

- w barwach umownych - filmy barwne – spektrostrefowe: emulsje w takich filmach (dwu- lub trzywarstwowe) charakteryzują się tym, że każda warstwa emulsji jest uczulona na inny zakres promieniowania (jedna z nich jest wrażliwa na promieniowanie podczerwone).

Pomimo, że obraz ma barwy nierzeczywiste, jednak są one tak dobrane, aby możliwe było uzyskanie maksymalnego kontrastu barwnego dla interesujących nas cech terenu.

• Zdjęcia lotnicze spektrostrefowe

• Istniejące bazy danych

• Operaty urządzeniowe

• Operaty siedliskowe

• SILP

• Programy ochrony przyrody

• Waloryzacje i inwentaryzacje

• Plany zagospodarowania przestrzennego

• Inne opracowania

• Inne źródła

• Archiwa fotograficzne

• Filmy

• Bibliografia

• Wywiady

Istnieją dwa zasadnicze sposoby przedstawiania danych przestrzennych:

- postać rastrowa (siatka regularnych pól podstawowych),

- postać wektorowa (zapis przy pomocy współrzędnych).

Model rastrowy jest najprostszym sposobem organizacji danych. W modelu tym używa się najczęściej siatki kwadratów lub prostokątów. Pojedyncze pola tej siatki nazywane są rastrami (pikselami).

Piksel jest najmniejszą jednostką powierzchni, której przypisywane są atrybuty przestrzenne i opisowe. Najczęściej używa się w tym modelu struktury, w której zmienna, np. wysokość nad poziomem morza lub rodzaj pokrycia terenu, jest określana dla każdej komórki regularnej siatki nałożonej na mapę. Rastrowa struktura danych składa się z rzędów i kolumn. Numery rzędu i kolumny określają współrzędne danej komórki rastra.

Przykładem zastosowania prostego rastrowego modelu danych przestrzennych może być rastrowa mapa przedstawiająca poletko doświadczalne, z regularna siatką kwadratów, na której naniesiono informacje o rozmieszczeniu badanej rośliny. Na rastrową strukturę składają się rzędy i kolumny, których numery wyznaczają współrzędne określonej komórki rastra. Zmiana dokładności może nastąpić tylko w sposób skokowy z krokiem równym rozmiarowi komórki siatki rastra. Przykładem bardziej złożonego modelu rastrowego jest rastrowy model hierarchiczny.

Model ten polega na zagęszczaniu komórek siatki w miejscach, gdzie znajdują się elementy o mniejszych rozmiarach. Siatka ta nie jest zapisywana w formie tablic, ale w postaci drzewa, w którym każda komórka ma swój numer adresowy. Sposób numerowania komórek ma charakter hierarchiczny. Numery poszczególnych komórek są tworzone na podstawie numerów komórek niższych poziomów.

Model wektorowy polega na zapisie punktów i linii oraz wieloboków (poligonów) za pomocą układu współrzędnych. Model ten posiada wady związane z identyfikacją obiektów nakładających się tzn. o tych samych współrzędnych. Stosowanie modelu zapisu wektorowego umożliwia jednak dokładne przedstawienie granic poszczególnych jednostek przestrzennych, którym przyporządkowane są określone atrybuty opisowe, np.: drzewostan, oddział, działka zrębowa,ostęp, linie gospodarcze i oddziałowe.

Dane wektorowe mogą być zapisywane w postaci:

- prostego modelu wektorowego

- topologicznego modelu wektorowego.

W systemach SIP opracowywanych dla potrzeb leśnictwa i ochrony środowiska leśnego stosuje się na ogół prosty model wektorowy.

Jednak w przypadku programów rozwiązujących bardziej skomplikowane analizy przestrzenne potrzebne jest wykorzystywanie modelu topologicznego, który upraszcza algorytmy obliczeniowe i umożliwia wykonywanie różnorodnych analiz uwzględniających jednocześnie wiele warstw informacyjnych.

Topologia jest metodą matematyczną używaną do definiowania przestrzennych relacji między obiektami. Dostarcza ona informacji o tym, które obiekty graniczą ze sobą, które punkty tworzą boki danego poligonu, a które punkty jednocześnie należą do dowolnych dwóch poligonów.

Topologiczny model wektorowy, oprócz kodowania współrzędnych, jak to było w modelu prostym, tworzy w nim także topologię, wyrażającą wzajemne względne rozmieszczenie punktów, linii i poligonów.

Numeryczny model terenu NMT (ang. Digital Terrain Model – DTM) oznacza zbiór odpowiednio wybranych punktów powierzchni o znanych

współrzędnych oraz algorytmów umożliwiających odtworzenie jej kształtu dla określonego obszaru.

Wyróżnia się dwa podstawowe rodzaje modeli transformacji danych punktowych w trójwymiarowy obraz terenu:

- model wektorowy, stanowiący nieregularną siatkę trójkątów (TIN),

- model rastrowy, w postaci regularnej siatki, najczęściej kwadratów.

Numeryczny model terenu pozwala na generowanie trójwymiarowych obrazów służących do jego bardziej przejrzystej (oraz efektownej) wizualizacji.

Dla uzyskania efektu plastycznego powierzchnia jest prezentowana jako rodzina równoległych przekrojów lub siatka linii, które w rzucie na płaszczyznę poziomą stanowią siatkę kwadratów.

Model TIN polega na tworzeniu sieci trójkątów opartych wierzchołkami o punkty kontrolne.

Technika łączenia punktów kontrolnych w sieć trójkątów nosi nazwę triangulacji Delanuay.

Metoda lotniczego skaningu laserowego (ALS – Airbone Laser Scanning), możliwe jest także wykorzystanie naziemnego i satelitarnego skaningu laserowego (TLS i SLS). Metoda interferometrii radarowej (InSAR) – polega na obrazowaniu powierzchni terenu w zakresie mikrofalowym (radarowym) z pułapu lotniczego lub satelitarnego. Uzyskane dane poddawane są bardzo złożonej obróbce pozwalającej otrzymać przestrzenny obraz terenu. Metoda przydatna do opracowania NMT na dużych obszarach.

NUMERYCZNY MODEL TERENU – OBRAZ RADAROWY

Opracowanie radarowe fragmentu Kamczatki (57° N, 159° E), rzeka Tigil. Widok w kierunku wschodnim, pokazany obszar ma wymiary 71x20 km. Kolorem zielonym przedstawiono roślinność (bujniejszą po nasłonecznionej południowej stronie). Zdjęcie powstało w wyniku kompilacji danych zarejestrowanych przez misję Endeavour (11 lutego 2000) i satelitę Landsat 7 (31 stycznia 2000). Rozdzielczość 30 m. Skala wysokości jest 6-krotnie przewiększona w stosunku do skali poziomej.

NUMERYCZNY MODEL TERENU – OBRAZ LASEROWY

Skaning laserowy – LIDAR (ang. Light Detection and Ranging) – należy do grupy aktywnych systemów teledetekcyjnych, wykorzystujących do obrazowania promieniowanie najczęściej z zakresu bliskiej podczerwieni (ang. NIR – Near InfraRed).

Technologia ta sprawia, że LIDAR jest niezależny od warunków oświetleniowych! zależny jest natomiast od warunków pogodowych – skondensowana para wodna silnie rozprasza wiązkę lasera.

Efektem przetwarzania danych lidarowych jest punktowa reprezentacja pewnej powierzchni, może to być: • Numeryczny Model Terenu – NMT (ang. DTM – Digital Terrain Model),

• Numeryczny Model Powierzchni Terenu - NMPT (ang. DSM –Digital Surface Model) lub szczegółowo w odniesieniu do drzewostanu – Numeryczny Model Warstwy Koron (NMWK) (Będkowski 2005).

• znormalizowany Numeryczny Model Powierzchni Terenu (ang. nDSM – normalized Digital Surface Model), który w odniesieniu do powierzchni leśnej powstaje przez „odjęcie” NMT od NMPT, a więc otrzymujemy Numeryczny Model Powierzchni Koron.

BAZY DANYCH

Baza danych – to uporządkowany zbiór wzajemnie ze sobą powiązanych informacji.

System bazy danych – to baza danych wraz z oprogramowaniem umożliwiającym operowanie na niej

Bazy danych zajmują się modelowaniem otaczającego nas świata. Dowolny fragment rzeczywistości możemy próbować opisać w postaci danych w bazie, które traktowane są jako reprezentacja faktów, wiedzy o otaczającym świecie.

Powstaje model, za pomocą którego przedstawiamy w komputerze wycinek realnego świata.

Każda dziedzina może być objęta bazą danych pod warunkiem, że da się dobrze odzwierciedlić jej strukturę czyli, że uda się opisać jej elementy, znaleźć między nimi związki itd.

Baza danych to uporządkowany zbiór wzajemnie ze sobą powiązanych informacji. Powiązanie to uzyskuje się poprzez stosowanie odpowiednich struktur danych.

 Bazy proste:

•bazy kartotekowe

•bazy sieciowe

•bazy hierarchiczne

 Bazy złożone:

•bazy relacyjne

•bazy obiektowe

•bazy relacyjno-obiektowe

•bazy strumieniowe

•bazy temporalne

SIECIOWE BAZY DANYCH

Przykładem sieciowych baz danych może być Internet. Sieciowe bazy danych charakteryzują się największą dowolnością powiązań, a reguły ich dotyczące są bardzo elastyczne. Każda jednostka informacji może być powiązana z dowolną liczbą pozostałych. Duża elastyczność takiej bazy, wiąże się często z chaosem w jej konstrukcji, co wpływa niejednokrotnie na spowolnienie, zamiast przyśpieszenia, wyszukiwania danych.

HIERARCHICZNE BAZY DANYCH Hierarchiczne bazy danych to struktury danych złożone z relacji, w których istnieje pojedyncza jednostka macierzysta i wiele jednostek jej podległych.

Przeszukiwanietakichzbiorówinformacjipoleganaschodzeniupodrzewiezależnościwdół,anastępnieprzeszukiwaniujegoposzczególnychpoziomów.

Ten typ baz nadaje się bardzo dobrze do pewnych zastosowań. Są one szybsze od baz relacyjnych, jednak bardzo ograniczają możliwość budowy struktur informatycznych, gdyż są zbyt mało elastyczne.

RELACYJNE BAZY DANYCH

Relacyjne bazydanychtozbiorytablicodowolnejliczbiewierszyikolumnzpodanymicechamikonkretnychobiektówprzestrzennych,naktórychmożnadokonywaćoperacjiselekcji,łączeniaitp. Za pomocą operatorów logicznych i teorii mnogości.

Podstawową ich zaletą jest elastyczność i łatwość implementacji, a wadą czasochłonność (i związany z nią znaczny koszt) przeszukiwania tabel oraz operacji łączenia tabel.

TECHNOLOGIE PRZETWARZANIA DANYCH Na uwagę zasługują technologie przetwarzania danych w wersjach:

-scentralizowanej,

-rozproszonej.

Cechy scentralizowanej bazy danych:

-spójność rozwiązań techniczno – programowych,

-łatwość kontroli dostępu do zasobów bazy i niezawodność eksploatacyjna,

-wyższe koszty transmisji danych przy korzystaniu z łączy teletransmisyjnych,

-dłuższy czas dostępu przy dużym obciążeniu szeregu stanowisk

TECHNOLOGIE PRZETWARZANIA DANYCH

Rozproszone bazy danych-są efektywne w warunkach terytorialnego rozproszenia komputeryzowanego obiektu, w którego poszczególnych jednostkach umieszczane są węzły, mogące obsługiwać lokalne bazy danych.

Zadaniem systemu jest analiza i dekompozycja zadania globalnego na zadania cząstkowe, z których każde realizowane jest w lokalnej bazie danych. System ten czuwa nad integralnością danych.

Struktura sterowania w bazie rozproszonej nie wyróżnia węzła centralnego stosunku do pozostałych węzłów co zapewnia większą niezawodność tej bazy.

Jej wadami natomiast są: skomplikowane algorytmy przetwarzania i większe problemy z zapewnieniem integralności bazy danych

BAZY DANYCH –STOSOWANE JĘZYKI

Języki wykorzystywane podczas tworzenia i obsługi baz danych dzieli się na cztery typy:

•język definiowania struktur danych – DDL (Data Definition Language);

•język wybierania i manipulowania danymi – DML (Data Manipulation Language);

•język zapewniania bezpieczeństwa dostępu do danych-DCL (Data Control Language);

•język tworzenia zapytań –QL/SQL (Query Language)–umożliwia pobieranie z bazy informacji zgodnie z założonymi warunkami

BAZY DANYCH –SQL

SQL –Structured Query Language

Strukturalny Język Zapytań

•Język wykorzystywany do formułowania kwerend, uaktualniania i zarządzania relacyjnymi bazami danych.

•Język SQL można wykorzystywać do pobierania, sortowania i filtrowania określonych danych pochodzących z bazy danych.

Wyrażenie definiujące polecenie języka SQL, jak na przykład SELECT, UPDATE lub DELETE, mogące zawierać klauzule, jak np. WHERE i ORDER BY.

•SELECT opisuje nazwy kolumn, wyrażenia arytmetyczne, funkcje

•FROM nazwy tabel lub widoków

•WHERE warunek (wybieranie wierszy)

•GROUP BY nazwy kolumn

•HAVING warunek(grupowanie wybieranych wierszy)

•ORDERBY nazwy kolumn lub pozycje kolumn

BAZY DANYCH W SIP

DanewSIPcharakteryzująprzedewszystkimnastępująceparametry[Korpetta1996]:

•dokładnośćzgodna z prawdziwą wartością danej cechy odnoszącej się do lokalizacji obiektów w przestrzeni,

•precyzja, rozumiana jako zdolność wystarczająco dokładnego określania danej wielkości (np. liczba miejsc po przecinku dla współrzędnych),

•rozdzielczość, czyli zdolność rozróżniania wielkości przez wskazanie najmniejszego obiektu rozróżnianego w danym systemie,

•zmienność, oznaczająca średni czas, po którym następuje zmiana obiektu w rzeczywistości przyrodniczej,

BAZY DANYCH W SIP...

•aktualność, rozumiana jako odstęp czasu pomiędzy zmianą obiektu w rzeczywistości a pobraniem informacji o obiekcie, zależna jest od procedur aktualizujących dane w systemie,

•wiarygodność, tzn. zgodność stanu rzeczywistego ze stanem wykazanym przez system,

•kompletność, określana z liczby danych zapisanych w SIP w stosunku do całkowitej liczby danych, która powinna być zapisana,

•wartość, ustalana na podstawie korzyści wynikających z uzyskania danych z systemu w porównaniu z innymi metodami pozyskiwania informacji (strata poniesiona w rezultacie zrezygnowania z eksploatacji systemu).